Еще несколько лет назад сопроводительное письмо считалось хорошим способом понять кандидата. Почему он хочет работать именно у нас? Чем может быть полезен компании? Почему считает себя подходящим на эту должность? По тому, как человек отвечал, можно было хотя бы приблизительно оценить его мотивацию, способность формулировать мысли и отношение к вакансии.

С появлением нейросетей эта конструкция начала быстро разваливаться. Сегодня кандидат может за несколько минут получить идеально написанное сопроводительное письмо, а специалист по персоналу — такую же идеально структурированную вакансию. В результате два текста встречаются друг с другом, оба выглядят профессионально, в обоих всё правильно написано, но о реальной работе они иногда говорят удивительно мало.

Я много лет принимаю людей на работу и участвую в формировании вакансий, поэтому меня гораздо меньше волнует вопрос, писал текст человек сам или использовал ИИ. Достоверно определить это по стилю всё равно практически невозможно. Да, есть признаки, которые принято считать «нейросетевыми»: слишком гладкие формулировки, одинаковая структура абзацев, большое количество общих слов, привычные перечисления вроде «интересные задачи, сильная команда, возможности для развития». Но подобные вакансии существовали задолго до появления ChatGPT.

Более того, хороший пользователь нейросетей сегодня может получить вполне естественный текст, а человек, который плохо пишет, самостоятельно создать текст, который будет выглядеть гораздо более искусственным. Поэтому попытки определить автора по стилю кажутся мне всё менее полезными. Намного важнее смотреть на содержание.

Например, в вакансии можно написать: «участие в развитии бизнес-процессов, взаимодействие с командой, аналитика показателей и реализация стратегических инициатив». Формулировка выглядит солидно, но после её прочтения по-прежнему невозможно понять, что именно человек будет делать в первый рабочий день.

Есть и другой знакомый вариант. В одну должность объединяют продажи, маркетинг, ведение социальных сетей, аналитику, работу с системой управления клиентами, подрядчиками, презентациями и иногда ещё добавляют дизайн. Такой текст вполне мог написать человек. Он мог быть создан и нейросетью по запросу «составь вакансию сильного универсального специалиста». В обоих случаях проблема одинакова: компания сама до конца не определила, какой сотрудник ей нужен.

Поэтому работа над вакансией должна начинаться совсем не с текста. Сначала руководителю стоит ответить на гораздо более сложные вопросы. Какие задачи должен решать новый сотрудник? Какой результат от него ожидается через три месяца, через полгода, через год? Какие компетенции для этой роли действительно обязательны? Чему можно научить уже после выхода на работу? Где заканчивается ответственность этого специалиста и начинается ответственность другого подразделения? Только после этого имеет смысл формулировать вакансию.

По этой причине меня совершенно не пугает, если специалист по персоналу использовал ИИ для подготовки текста. Если нейросеть помогает быстрее собрать структуру, уточнить формулировки или убрать лишнее, это нормальный рабочий инструмент. Проблема возникает тогда, когда в компании нет ясного понимания самой роли, а нейросетью пытаются эту неопределённость замаскировать красивым текстом.

С кандидатами работает тот же принцип. Человек может отлично разбираться в своей профессии и при этом посредственно писать. Если он попросил ИИ помочь оформить сопроводительное письмо, я не вижу в этом ничего критичного. Для работодателя гораздо важнее проверить, соответствует ли написанное реальному опыту.

Предположим, кандидат пишет: «Имею большой опыт внедрения системы управления клиентами и оптимизации воронки продаж». На собеседовании это проверяется за несколько минут. Какую систему вы внедряли? Сколько человек ей пользовались? Какая проблема была до внедрения? Что именно делали лично вы? Какие показатели изменились после запуска? Если за красивой формулировкой нет реального опыта, это становится понятно довольно быстро.

Именно поэтому стандартные сопроводительные письма постепенно теряют часть своей ценности. Вопрос «Почему вы хотите работать именно в нашей компании?» всё чаще проверяет не профессионализм человека, а его способность хорошо сформулировать запрос нейросети.

Мне кажется, гораздо полезнее менять сам первичный отбор. Вместо длинного письма можно попросить кандидата коротко рассказать о конкретной ситуации из практики. Какую похожую задачу вы уже решали? Что сделали лично вы? Что не получилось? Какой получили результат? Какие решения сегодня приняли бы иначе? Нейросеть сможет помочь оформить такой ответ, но создать убедительную профессиональную фактуру намного сложнее. А главное, её потом можно проверить на собеседовании.

Кандидатам я бы советовала смотреть на вакансии ровно таким же образом. Не пытаться определить, написал её специалист по персоналу или нейросеть, а читать содержание. Понятно ли, чем предстоит заниматься? Можно ли представить обычный рабочий день? Есть ли измеримый результат? Не противоречат ли обязанности друг другу? Соответствует ли уровень ответственности должности и зарплате? Или перед вами просто несколько абзацев правильных слов, за которыми никто в компании ещё не сформулировал реальную потребность?

Мне кажется, через несколько лет вопрос «Использовал ли человек ИИ?» будет звучать примерно так же странно, как сегодня вопрос «Пользовался ли он поисковиком или текстовым редактором?». Нейросети постепенно становятся частью обычной работы, поэтому ценность будет смещаться с самого факта их использования на качество мышления человека.

Гораздо важнее понимать, умеет ли специалист поставить задачу, проверить результат, увидеть ошибки, добавить собственную профессиональную фактуру и отвечать за итоговый материал. ИИ действительно способен написать вакансию или сопроводительное письмо за несколько минут. Но понять, какой сотрудник нужен компании, какой опыт стоит проверить и кому в итоге доверить работу, по-прежнему должен человек.
Если вы хотите разобраться, как использовать ИИ в найме, работе с сотрудниками, подготовке вакансий, аналитике, документах и других ежедневных рабочих задачах, можно прийти к нам на консультацию. Мы разбираем конкретные процессы компании и смотрим, где ИИ действительно экономит время и усиливает работу, а где его использование не даёт смысла. Подробнее — на сайте «Цифровые трансформации»: https://www.digitaltransformed.ru/consultation

Если тема использования ИИ в работе вам близка, посмотрите ещё несколько материалов и направлений:

— ИИ для бизнеса: с чего начать и какие задачи передавать нейросетям

— Диагностика бизнес-процессов: где ИИ действительно может сократить ручную работу

— ИИ-сопровождение бизнеса: от отдельных задач до системной работы

— Разобрать свои рабочие задачи на консультации